DeepSeek 是近期人工智能领域备受关注的语言模型系列。随着不同版本的发布，该系列逐步强化了对多种任务的处理能力。本文将梳理 DeepSeek 各版本的发布时间、核心特点及优缺点，为开发者提供一份参考指南。
DeepSeek-V1：起步与编码强劲
DeepSeek-V1 是该系列的首个版本，预训练于 2TB 标记数据，主打自然语言处理和编码任务。
发布时间：2024 年 1 月
核心特点：支持多种编程语言，具备强大的代码理解和生成能力，适合开发人员和技术研究人员使用。上下文窗口高达 128K，能处理较复杂的文本任务。
优势：
- 编码能力强：支持多语言代码生成与调试。
- 长上下文：128K 窗口支持复杂文本理解。
不足：
- 多模态有限：主要集中在文本，缺乏图像、语音支持。
- 推理较弱：在复杂逻辑和深层次推理上不如后续版本。
DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
作为早期迭代版本，V2 的性能相比 V1 有显著提升，其差距类似于 ChatGPT 初版与 3.5 之间的差异。
发布时间：2024 年上半年
核心特点：搭载 2360 亿参数，高效且强大。支持完全开源和免费商用，降低了开发门槛。
优势：
- 高性价比：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%。
- 开源开放：用户可自由商用，生态更加多样化。
不足：
- 推理速度较慢：参数量大导致实时任务表现受限。
- 多模态局限：非文本任务处理能力一般。
DeepSeek-V2.5 系列：数学与搜索突破
官方在 6 月对 V2-Chat 进行了升级，用 Coder V2 的 Base 替换原有 Chat 的 Base，随后合并 Chat 和 Coder 推出 V2.5。
发布时间：2024 年 9 月
核心特点：融合了对话与代码能力，通用性显著增强。加入了联网搜索功能，能实时分析网页信息。
优势：
- 数学与写作提升：处理高难度创作和问答任务更优。
- 联网搜索：增强实时性和信息广度。
不足：
- API 限制：接口暂不支持联网搜索功能。
- 多模态依然有限：未专门优化图像理解等任务。
从测试数据来看，V2.5 在与 ChatGPT4o-mini 的对比中胜率较高（66%），但在与 ChatGPT4o-latest 对比时略逊一筹。代码方面，保留了 Coder-V2 的强大能力，HumanEval 和 LiveCodeBench 测试显示显著改进。
